L'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) rappresenta una vera rivoluzione nella gestione dei dati aziendali. Grazie all'intelligenza artificiale (IA), all'apprendimento automatico e all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'IDP ottimizza l'intero ciclo di vita delle informazioni, trasformando la digitalizzazione dei documenti in un processo fluido ed efficiente.
Secondo un rapporto di ThinkAutomation, il mercato dell'automazione digitale, valutato attualmente a 6,76 miliardi di dollari, è previsto in crescita fino a 12,61 miliardi di dollari entro il 2023.
Questa guida completa illustra cos'è l'elaborazione intelligente dei documenti e come può aiutare le aziende a scalare le proprie attività.
Cos'è l'elaborazione intelligente dei documenti?
L'IDP, anche nota come automazione intelligente dei documenti o assemblaggio di documenti, mira a ridurre al minimo l'intervento umano nell'elaborazione dei dati, automatizzando l'estrazione di informazioni da diverse fonti e formati.
Wikipedia definisce l'automazione dell'elaborazione dei documenti come la progettazione di sistemi e flussi di lavoro che assistono nella creazione di documenti elettronici.
"L'IDP raccoglie automaticamente i dati richiesti da diversi tipi di documenti, ne convalida l'accuratezza e li utilizza arricchendoli con funzionalità pertinenti per aumentarne il valore" - definizione di AI Multiple, maggio 2020
Secondo un recente studio di Fact.MR, il mercato globale per l'automazione del flusso di lavoro aziendale è in forte espansione, con una previsione di oltre 2.100 milioni di dollari di entrate entro la fine del 2026.
Entro la fine del 2026, si prevede che il mercato globale per l'automazione del flusso di lavoro aziendale genererà entrate per 5.247,2 milioni di dollari.
- Fact.MR
Il Nord America si prevede dominerà questo mercato durante il periodo di previsione. L'elaborazione intelligente dei documenti sta acquisendo sempre maggiore importanza a livello globale grazie alle sue soluzioni innovative per l'estrazione dei dati.
Come funziona l'elaborazione intelligente dei documenti?
L'estrazione dei dati, processo chiave dell'IDP, converte i dati non strutturati in dati strutturati. Un rapporto Forbes del 2019 evidenziava come il 95% delle aziende gestisca regolarmente dati non strutturati.
L'estrazione dei dati riguarda tre tipologie di documenti:
- Dati non strutturati: privi di una struttura predefinita, non sono direttamente interpretabili dai computer (es. libri, cartelle cliniche, file di testo).
- Dati semi-strutturati: un tipo di dato non strutturato con un certo grado di organizzazione, ma non completamente definito (es. fotografie digitali, timestamp, fatture).
- Dati strutturati: informazioni organizzate secondo un modello predefinito, facilmente elaborabile dai computer.
Maggiori informazioni su dati strutturati vs dati non strutturati
Le 7 fasi dell'automazione dell'elaborazione dei documenti
La gestione manuale dei documenti è lenta e soggetta a errori. L'automazione, invece, permette di generare documenti in pochi secondi. Ecco le fasi dell'automazione dell'elaborazione dei documenti:
Fase 1: Acquisizione dei dati
I dati vengono raccolti da diverse fonti (e-mail, PDF, Excel) e centralizzati in un unico repository per la successiva elaborazione e analisi.
Fase 2: Cattura dei dati
Il processo di estrazione delle informazioni, noto come cattura dei dati, converte le informazioni presenti nei documenti in un formato leggibile dai computer. Tecnologie come l'OCR, l'apprendimento automatico e il deep learning vengono utilizzate per estrarre dati da ricevute, immagini e altri formati.
Fase 3: Classificazione dei dati
I dati vengono organizzati in categorie per facilitarne la ricerca e il recupero, tenendo conto anche della loro riservatezza. Ad esempio, Parseur offre modelli specifici per diversi casi d'uso come immobili, ordini di cibo o avvisi di Google.
Fase 4: Estrazione dei dati
In questa fase, vengono estratte informazioni specifiche dai documenti. Ad esempio, da un ordine di acquisto si estraggono dati come dettagli del cliente, numero d'ordine, prezzo e quantità.
Ulteriori informazioni su cos'è l'estrazione dei dati
Fase 5: Convalida dei dati
Vengono effettuati controlli automatici per garantire l'accuratezza e la qualità dei dati estratti, elemento fondamentale per l'affidabilità dei risultati finali.
Fase 6: Trasformazione dei dati
I dati grezzi vengono convertiti in un formato strutturato e utilizzabile.
Fase 7: Esportazione dei dati
I dati elaborati vengono esportati automaticamente verso altre applicazioni tramite flussi di lavoro predefiniti.
Vantaggi dell'elaborazione intelligente dei documenti
L'IDP è applicabile a diversi settori, dalla finanza agli immobili, offrendo numerosi vantaggi:
Risparmio di tempo e risorse
Secondo McKinsey, l'automazione può far risparmiare il 30% del tempo al 60% dei professionisti. Automatizzare le attività ripetitive libera tempo e risorse preziose. Il 90% dei dipendenti si trova a svolgere attività noiose e ripetitive che potrebbero essere automatizzate - ThinkAutomation.
Un'analisi di Parseur nel giugno 2024 ha dimostrato che i clienti risparmiano in media 150 ore di inserimento manuale dati e circa 6.413 dollari al mese. - Statistiche di Parseur, giugno 2024
Eliminazione degli errori umani
L'elaborazione manuale dei documenti è inevitabilmente soggetta a errori. L'IDP li riduce drasticamente grazie all'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico che migliorano costantemente la precisione dei risultati.
Backup automatico dei dati
Gli strumenti IDP, generalmente basati su cloud, eseguono automaticamente il backup dei dati, garantendone la sicurezza e l'accessibilità.
Modelli preaddestrati e pronti all'uso
Soluzioni come Parseur offrono modelli preconfigurati per diversi settori, come quello immobiliare, che automatizzano l'estrazione di dati cruciali (contatti, informazioni sulle proprietà, ecc.).
Maggiore efficienza dei processi
Liberando il personale da attività ripetitive, l'IDP permette di concentrarsi su aspetti più strategici come l'esperienza del cliente, migliorando produttività e vendite. L'automazione in ufficio genera un ROI del 30-200% nel primo anno, principalmente grazie al risparmio di manodopera.
Caratteristiche di uno strumento IDP
Un buon strumento IDP dovrebbe offrire:
Flussi di lavoro intuitivi
Un'interfaccia utente semplice e intuitiva, possibilmente no-code, è fondamentale per un utilizzo efficace, anche per utenti non tecnici.
Integrazione con altre applicazioni
La possibilità di integrare lo strumento IDP con altre piattaforme, come CRM o piattaforme di marketing automation, è essenziale per automatizzare l'intero flusso di lavoro.
Tipi di soluzioni IDP
Esistono diverse soluzioni IDP, a seconda del volume e del tipo di documenti da elaborare:
AI Builder di Power Automate
AI Builder di Microsoft permette di integrare l'intelligenza artificiale nelle proprie applicazioni tramite un'interfaccia semplice e intuitiva.
OCR
Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è fondamentale per l'estrazione di testo da immagini, utile ad esempio per l'elaborazione di grandi quantità di ricevute.
Parseur: il miglior software di elaborazione intelligente dei documenti nel 2024
Parseur è una piattaforma basata sull'IA che estrae dati da e-mail e PDF, automatizzando il flusso di lavoro e risparmiando tempo prezioso.
Il motore di analisi AI di Parseur è tra i più avanzati sul mercato, in grado di elaborare documenti di qualsiasi formato e convertirli in dati strutturati. Si integra inoltre con migliaia di applicazioni tramite Zapier, Power Automate e Integromat.
Adottando l'elaborazione intelligente dei documenti, la tua organizzazione può beneficiare di processi end-to-end completamente automatizzati, semplificando le operazioni e accelerando il raggiungimento dei risultati.
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